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考虑多重不确定性的两阶段分布式鲁棒机组组合模型

考虑多重不确定性的两阶段分布式鲁棒机组组合模型

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作者：温庆阳华北电力大学(北京)

学位级别：硕士

可再生能源机组出力与电力系统负荷需求的不确定性一直是电力系统机组组合研究领域的重要问题,而随着新型电力系统建设中燃气机组的装机比例逐渐升高,天然气网故障风险导致的燃气机组出力受限的不确定性同样变得不容忽视。若燃气机组出... 详细信息

可再生能源机组出力与电力系统负荷需求的不确定性一直是电力系统机组组合研究领域的重要问题,而随着新型电力系统建设中燃气机组的装机比例逐渐升高,天然气网故障风险导致的燃气机组出力受限的不确定性同样变得不容忽视。若燃气机组出力受限与可再生能源机组出力、负荷需求等不确定因素的恶劣场景叠加出现将严重威胁电力系统的安全运行,调度机构在制定机组组合方案时需要考虑多重不确定因素的风险以提高机组组合方案的鲁棒性。因此采用科学方法对燃气机组的出力受限风险进行量化,并在现有不确定性优化问题研究的基础上进一步研究考虑多重不确定性的电力系统机组组合模型是具有重要意义的。本文首先提出了一种燃气机组出力受限不确定性风险的量化分析方法,通过建立天然气网元件的故障模型,采用蒙特卡洛方法对天然气网元件的故障率历史统计数据随机抽样生成天然气网故障场景,之后基于天然气调度机构“压非保民”的调度策略提出天然气负荷最优削减模型,计算各个天然气网故障场景下燃气机组所在天然气网节点的天然气流量,并根据目前常用的燃气机组气-电能量转换关系得出故障场景下燃气机组的最大可用出力。在此基础上,以调整后的比利时20节点天然气网为算例进行计算,得到燃气机组出力受限的状态概率表,验证了本文所提燃气机组出力受限状态概率分析方法的有效性,并分析得出燃气机组出力受限不确定性具有“强相关性”等特点。进一步,论文对目前分布式鲁棒优化方法中常用的三类概率模糊集构成方式的各自特点进行了介绍与分析,由于三类概率模糊集构成方式均可以较好地描述可再生能源机组出力与负荷需求的不确定性,本文主要基于燃气机组出力受限的“强相关性”,选择采用基于多离散场景的概率模糊集描述燃气机组出力受限、可再生能源机组出力与负荷需求的不确定性,以此为基础提出考虑多重不确定性的两阶段分布式鲁棒机组组合模型,给出模型具体的目标函数与约束条件,并采用免对偶列与约束生成算法对所提模型进行求解。结果表明,本文所提分布式鲁棒机组组合模型能够有效地处理考虑多重不确定性的机组组合问题,以小幅度降低经济性为代价可显著地提升机组组合方案的鲁棒性,且模型具有良好的保守程度的调节能力,能够根据可调用历史样本个数的多少与调度人员的风险偏好灵活地适用于不同应用场景。

关键词：燃气机组出力受限多重不确定性分布式鲁棒优化机组组合

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